医疗 AI-Ready 训练数据集库（上万即取即用）

马德里理工大学 UPM 团队（Lazpita/Le Clainche）发布的理想化左心室腔三维 CFD 血流动力学仿真数据集：半椭球动壁腔体、不可压缩牛顿血液流、层流 Re≈5500、60 bpm E/A 波生理入流、δt=5e-4 秒、双商业求解器交叉验证，配套涡环形成-演化研究与 ModelFLOWs-app 公开教程，结果发表于 Results in Engineering 24 (2024) 103644

ModelFLOWs-app 数据库 Cardiac Flow 条目（Google Drive 公开文件夹）：理想化左心室腔三维瞬态 CFD 流场（官网生成口径 Ansys Fluent 2024R2；论文验证口径 Fluent 2023 R1 + STAR-CCM+ 2023.06 双求解器），动壁半椭球腔 ESV=67mL，Re≈5500，δt=5e-4s，60 bpm E/A 波入流 47

生理信号心电信号医学影像挑战赛数据集心血管疾病

ECG-Image-Database — 大规模成对心电图图像与数字波形库

影像数据原始数据时序数据2,243 条 ECG 记录（PTB-XL 977 + Emory 1,000 + Akershus 266）；Ahus 子集 266 条对应 266 名患者，其余两源患者数未披露

2,243 条 12 导联 ECG 记录生成 37,191 张图像并逐图配对 WFDB 数字波形——PTB-XL、Emory、Akershus 三源，28 种真实世界伪影变体，支撑 Moody 2024 与 Kaggle ECG 图像数字化挑战赛，CC BY-ND 4.0 公开

PTB-XL 977 条（德国 PTB 公开 12 导联库，经许可 CC BY 4.0 再分发）+ Emory Healthcare 1,000 条（美国临床 12 导联）+ Akershus University Hospital 266 条（挪威热敏纸真实 ECG）——数字信号经 ECG-Image-Kit 合成打印、扫描、拍照与退化图像，逐图配对 WFDB 波形，Kaggle 托管 60

医学影像医学图像分割CTMRI多模态影像肿瘤学

BiomedParseData — 微软 BiomedParse 分割基础模型的 45 数据集整合训练语料

人工标注影像数据合成标注110 万图像（1.1 million；患者级数量未在论文中披露）；按源数据集随机 80% 训练 / 20% 测试划分，同一 3D volume 切片不跨划分

覆盖 CT、MRI、X-ray、病理、超声、内镜、眼底、皮肤镜与 OCT 九种模态的 110 万图像——GPT-4 三层本体协调出 340 万图像-掩码-标签三元组与 680 万图像-掩码-描述三元组，HuggingFace gated 发布（CC BY-NC-SA 4.0），论文 2024 年 11 月载 Nature Methods

45 个公开生物医学图像分割数据集整合（官方 DATASET.md 列 34 个唯一来源，横跨 CT/MRI 腹部与肿瘤、胸部 X-ray 与 COVID、皮肤镜、眼底、内镜息肉、超声、病理核与全切片）+ 每源像素级人工或半人工掩码 + GPT-4 生成规范语义标签与同义文本描述 94

医学影像CT医学图像分割多模态影像肿瘤学

Spinal-Multiple-Myeloma-SEG — 双能 CT 脊柱多发性骨髓瘤病灶分割

人工标注影像数据原始数据临床数据67 例患者（72 次检查，其中 5 例贡献随访检查；平均 66 岁，范围 48-85；36% 女性）

捷克布尔诺团队在 TCIA 公开的双能低剂量 CT 脊柱骨髓瘤分割数据集：67 例患者 72 次检查、常规 CT+三档虚拟单能+四档钙抑制共 576 个图像序列、椎体与溶骨病灶体素级掩码（NIfTI+DICOM-SEG 双格式）、六类临床 TSV 结构化变量，CC BY-4.0 无需注册下载

University Hospital Brno 2020-2023 年 Philips IQon Spectral CT 双层探测器双能低剂量全身扫描（120 kVp、10 mA、0.9 mm 层厚、无对比剂），每例 8 种重建序列（常规 CT + VMI 40/80/120 keV + 钙抑制指数 25/50/75/100）+ 椎体与溶骨病灶分割掩码（NIfTI + DICOM-SEG）+ 临床 TSV（M 蛋白、游离轻链、实验室、分期、骨髓、疗效） 46

医学影像CT医学图像分割评测基准挑战赛数据集肿瘤学

PANORAMA — 荷兰多中心胰腺癌 CT 检测挑战赛数据集

人工标注自动标注影像数据原始数据3440 例（PDAC 阳性 1103 例约 32%；女 1511 / 男 1929；中位年龄 67 [IQR 58-74]；切分：训练公开 2238 + 验证 86 + 隐藏测试 1130）

全球首个携带公开训练数据的胰腺导管腺癌（PDAC）CT 检测 Grand Challenge：3440 例多中心增强 CT、6 类结构化掩码、1130 例封闭测试集、391 例 × 68 名医生的 reader study；AI 以 AUROC 0.92 达成对放射科医生的非劣效，成果发表于 Lancet Oncology（2026）。

荷兰两家中心回顾性采集增强 CT（1964 例，2004-2023）+ Medical Segmentation Decathlon Task07 胰腺公开集 194 例 + NIH DeepLesion 胰腺公开集 80 例，构成训练公开集 2238 例；另含隐藏验证集 86 例与隐藏测试集 1130 例；NIfTI 格式约 196 GB 96

医疗NLP医学问答与基准临床文本生物医学文献评测基准挑战赛数据集

CohortX — MICCAI 2026 队列定义可计算化挑战赛基准

人工标注文本数据公开数据无患者级数据（文献/注册层基准）｜Task 1 测试金标 500 例文献案例（300 public + 200 private；官网口径 Test 200）｜Task 2 三元组案例 150 例（10

把论文里的患者队列叙述文本变成机器可执行的队列查询：MICCAI 2026 官方挑战赛四任务覆盖 PMC 队列标准抽取、资格准则三元组化、ICD-10-CM 编码解析与本体知识图谱建模，226 队 9,267 次提交 18 支验证团队，金标准由 ChatGPT 初转换加人工验证，Zenodo 提案 CC BY-4.0 公开

ClinicalTrials.gov 注册记录 + PubMed/PMC 文献全文（Task 1）+ ChatGPT 初转换人工验证三元组（Task 2）+ Google Scholar Labs Service 病名派生（Task 3）+ NCT 结构化模板（Task 4）——全部为公开文献与注册层文本，零患者记录 69

医学影像眼科影像医学图像分割挑战赛数据集评测基准糖尿病视网膜病变

DAROCT — 多厂商视网膜 OCT 域适应挑战赛：compute-to-data 模式下的跨设备分割泛化

影像数据人工标注原始数据底层 AI-READI v3 共 2,280 名参与者（2 型糖尿病四分层队列，项目目标 4,000 人）；挑战赛使用其 OCT 子集——训练/验证集确切张数官方未公布，held-out 测试集由专家

MICCAI 2026 官方挑战赛——以 NIH Bridge2AI AI-READI 糖尿病眼底多模态队列（2,280 人、约 3.82 TB、7 台设备）为底座，聚焦 Topcon、Zeiss、Heidelberg 四型 OCT 的跨厂商分割域适应，Moorfields 九人专家标注 held-out 金标准；数据不出域、容器化代码进域的 compute-to-data 治理范式；107 名参赛者提交 460 余次，Yale BIDS 队以 0.8068 夺冠

NIH Bridge2AI AI-READI v3 多模态糖尿病眼病队列（OCT/OCTA 四厂商设备：Topcon Maestro2、Topcon Triton、Zeiss Cirrus、Heidelberg Spectralis）+ Moorfields Eye Hospital 九人专家团队 held-out 分割金标准 67

医学影像MRI乳腺影像图像分类挑战赛数据集乳腺癌

BIG-MRI: Breast Imaging Group MRI Challenge — 乳腺 MRI 风险预测挑战赛

影像数据临床数据原始数据训练集约 3500+ 例 Radboudumc 去标识乳腺 MRI 检查（2000–2024）；留出盲测集约 1900 例 NKI 检查；另有 Radboudumc 额外汇总测试集；病例级阳性数未披露

MICCAI 2026 乳腺影像研究组挑战赛——Radboudumc 3500+ 例高危筛查乳腺 DCE-MRI 训练集与 NKI 约 1900 例盲测留出集，双赛道预测每位女性 2 年与 5 年乳腺癌发病风险，生存感知指标（time-dependent AUC + Harrell C-index）领衔、CC BY-NC-SA 于 Hugging Face 分发

Radboudumc（荷兰）极高危筛查队列 2000–2024 乳腺 MRI：DCE-T1 pre/post-contrast 序列（NIfTI）+ 去标识临床表（年龄/癌症检出日期/基因突变/个人家族史/既往良性活检）；NKI 约 1900 例构成盲评留出集 90

医学影像CT多模态影像评测基准多模态挑战赛数据集

BIC-MAC Challenge — 全身 PET/MR 无 CT 衰减校正的跨模态伪 CT 合成挑战赛

影像数据原始数据标注数据99 名健康被试（20 test + 75 train + 4 validation；公开于 HF 79 = 8 full + 67 no-recon + 4 val）

MICCAI 2026 挑战赛：从 NAC-PET、DIXON MRI 与 2D 定位像合成全身伪 CT（HU），同时以 CT 精度与下游 AC-PET 重建四指标评估，99 名健康被试数据集 643GB / 无 sinogram 版 45GB，更完整版 CC-BY 4.0 已发布

非衰减校正 PET（NAC-PET）+ DIXON MRI（in/out phase，4 段 + 拼接全身）+ 2D 定位像（topogram）+ demographics 人口学信息；标签为 ground-truth CT（HU，含 body/organ/face 分割）与 ground-truth AC-PET（含 body/organ 分割）+ STIR sinogram 重建数据 45

医学影像CT医学图像分割挑战赛数据集评测基准心血管疾病

ImageCAS-X — 800 例 CCTA 体素级冠脉管腔与节段标注基准

人工标注影像数据原始数据标准数据集800 例 CCTA 扫描（自 ImageCAS 原版 1,000 例筛选；200 例因图像质量不佳剔除）；患者级唯一性未逐例披露

DTU 团队对公开 ImageCAS 队列 800 例冠脉 CTA 的重新标注扩展集——逐体素管腔掩膜 + 15 类冠脉节段 + 中心线 + 网格面 + 扫描级描述符，五方法通用方法对标专家间一致性；人类专家 DSC 92.8% 仍高于最佳算法 CAS-Net 的 91.2%，量化了冠脉分割的人-机差距

ImageCAS 队列 CCTA 影像（公开，原版 1,000 例，约 89.1 GB NIfTI）+ ImageCAS-X 重标注标签（800 例：逐体素 15 类管腔掩膜 + 左右冠脉中心线 VTK + 网格面 VTK）+ 扫描级描述符 Descriptors.xlsx（图像质量/冠脉优势型/冠心病）+ 预训练权重 96

医学影像手术视频图像分类评测基准骨骼肌肉影像

ACL27 / ArthroPhase — 首个公开关节镜手术视频阶段识别数据集

原始数据人工标注影像数据27 段 ACL 重建手术视频（患者级数量未单列，约 13 小时素材；未披露人口学分布）

27 段前交叉韧带（ACL）重建关节镜手术视频（18.4 GB / 约 13 小时）+ 逐秒五阶段标签——苏黎世大学 Balgrist 医院用 ResNet-50＋Transformer 时空特征把 ACC 推到 72.91%、并首创手术进度指数 SPI 量化手术进程

苏黎世大学 Balgrist 医院 2022-01 至 2023-06 采集的 27 段 ACL 重建关节镜视频（Karl Storz 腹腔镜）+ 逐秒五阶段标签（Preparation/Diagnosis/Femoral Tunnel Creation/Tibial Tunnel Creation/ACL Reconstruction），CC BY 4.0 于 Zenodo 公开 51

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